Eğitim EA15. Stata ile Etki Analizi: İleri Düzey Sentetik Kontrol

• 2 gün (10.00-12.00 ve 13.00-15.00 arası)
• Toplam 8 Saat
• Kategori: Özel Eğitim
• Açıklamalar: 
  • Eğitimdeki sentetik kontrol yöntemi komutları sentetik kontrol analizini otomatikleştirerek birden fazla tahmini, placebo testlerini ve p-değerlerini tek bir çerçevede üretir. In-space placebo yaklaşımı ile tedavi etkisinin rastlantısal olup olmadığı değerlendirilir ve RMSPE temelli çıkarım yapılır. Ayrıca training–validation ayrımı ve trend eşleştirmesi ile model uyumu sistematik olarak test edilir. Bu yönüyle bu yöntemler, sentetik kontrol analizini uygulamalı çıkarım ve tanısal analiz düzeyine taşır.
  • Komutlar ayrıca, sentetik kontrol yöntemini ileri düzeye taşıyarak bias-corrected etki tahminleri, gelişmiş placebo çıkarımı ve stacked synthetic control uygulamalarını sunar. RMSPE ve varyans temelli p-değerleri ile daha kapsamlı bir inference çerçevesi sağlar ve çoklu tedavi birimleri için ortalama etki analizine imkân tanır. Ayrıca grafik üretimi ve sonuçların sistematik raporlanmasını kolaylaştırır. Bu özellikleriyle bu yöntemler, sentetik kontrol analizini akademik çalışma ve yayın düzeyine taşır.

Eğitim Programı

Gün 1

synth_runner komutu

Örnek 1: Temel sentetik kontrol tahmininin otomatik çalıştırılması ve grafiklerin üretilmesi
Örnek 2: Trend eşleştirmesi ve otomatik predictor üretimi
Örnek 3: Çoklu tedavi ve dinamik yapı
Örnek 4: Ortak (joint) tedavi etkisinin RMSPE üzerinden değerlendirilmesi
Örnek 5: Standardize edilmiş (RMSPE ile ölçeklenmiş) etki ve p-değerlerinin analizi
Örnek 6: Validation dönemi uyum kalitesinin değerlendirilmesiynth uygulamaları
 

Gün 2

allsynth komutu

Örnek 1: Temel sentetik kontrol tahmininin allsynth ile kurulması
Örnek 2: Daha düşük boyutlu predictor seti ile tahmin
Örnek 3: Bias-corrected gap’lerin hesaplanması ve grafik
Örnek 4: Klasik ve bias-corrected gap’lerin birlikte grafiklenmesi
Örnek 5: Treatment çizgisinin yeniden konumlandırılması
Örnek 6: Elastic net ile bias correction
Örnek 7: RMSPE ve placebo dağılımına dayalı p-değerlerinin analizi
Örnek 8: Demean dönüşümü ile analiz
Örnek 9: Bias-corrected placebo ve p-değerleri
Örnek 10: Grafik özelleştirme ve kaydetme
Örnek 11: Stacked synthetic control ile çoklu tedavi etkisinin analizi